TrainAR: Ein Augmented Reality Training Autorensystem

dc.contributor.author	Blattgerste, Jonas
dc.contributor.author	Pfeiffer, Thies
dc.contributor.editor	Söbke, Heinrich
dc.contributor.editor	Zender, Raphael
dc.date.accessioned	2022-09-13T05:11:08Z
dc.date.available	2022-09-13T05:11:08Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	Dieser Beitrag beschreibt TrainAR, ein kostenloses Open-Source-Autorensystem mit dem prozedurale Smartphone-basierte Augmented-Reality-Trainings (AR-Trainings) mittels 3D-Scanning und visueller Programmierung erstellt werden können. Es soll Fachexperten befähigen, eigenständig interaktive AR-Trainings zu entwickeln und einzusetzen. TrainAR wurde bereits in mehreren Forschungsprojekten und aktiv in der Lehre an der Hochschule Emden/Leer eingesetzt, um AR-Trainings zu verwirklichen. Nach der Veröffentlichung, Entwicklung mehrerer Trainings und ersten Evaluationsergebnissen wird TrainAR zurzeit systematisch evaluiert.	de
dc.identifier.doi	10.18420/avril2022_06
dc.identifier.pissn	1617-5468
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39383
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof	Wettbewerbsband AVRiL 2022
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-267
dc.subject	Augmented Reality
dc.subject	Autoren
dc.subject	Erstellung
dc.subject	Entwicklung
dc.subject	Toolkit
dc.subject	Werkzeug
dc.title	TrainAR: Ein Augmented Reality Training Autorensystem	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.endPage	45
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	40

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